2018年11月20日火曜日

細胞の分子生物学 第11章 「小分子の膜輸送と, 膜の電気的性質」

担当:新田
参加者:8名

概要
 細胞は特定の水溶性分子やイオンを運ぶために、特異的な膜輸送タンパクを利用する。膜輸送タンパクには大きく分けて輸送体とチャネルの2種類がある。
 輸送体は特定の溶質を結合し、溶質結合部位を膜の一方の側と他方の側に交互に向ける構造変化を起こして輸送を行う。
 チャネルは膜を横切る小孔を作り、特定の無機イオンを電気的勾配に従って脂質二重層を通過させる。

議論点
イオンチャネルは人工的に作れるのか

・イオンチャネルの持つ機能
1. (無機イオンの)大きさによる選別
2. 向き(一過性、受動輸送)に対する選択性
3. 迅速な輸送(輸送体の10万倍)
4. (水分子を外すことによるエネルギー的な)イオン選択性

・上記の機能を再現するには
1. 特定の大きさの孔を開ける
2. 電圧(水圧など、圧力全般可)をかける
3. 2.の圧力を高くする
4. フィルターの大きさと素材で実現されている(例えばK+チャネル)

・先行研究
金属有機多面体(ロジウム)を利用し、通過する無機イオンを検出する(選別は×)人工イオンチャネルが存在する

・人工のメリット
新特異性チャネルを作ることができる

まとめ
 イオンチャネルの持つ機能を挙げてそれらを再現する方法を議論したところ、タンパク質等を用いることで人工イオンチャネルは作成出来そうという結論になった。評価関数には無機イオンの通過数や選択性を用いれば良さそうだ。

2018年11月13日火曜日

細胞の分子生物学 10章「細胞の内部の構造」

担当:相澤
参加者:7名

概要

10章では、生体膜の構造や機能について述べている。膜は脂質二重膜という構造であり、膜の機能は膜タンパクが担っている。

議題

 細胞内のコンピュータシミュレーションはどれほどの精度で再現可能なのか、パラメーターの決定は如何にして行われるのか

議論内容


・コンピュータシミュレーションの精度について

1995年には300(ps)間のホスファチジルコリン100分子からの原子の位置の計算ができる、またムーアの法則を使うと現在は計算力が4^7倍になっているという予測ができるので、10(ps)で計算できるだろう。

・パラメータの決定の仕方

メインの原子の運動は運動方程式を使って計算できる。原子の質量は既知なので力(結合の強さ)について知りたい。
それぞれについて

原子の結合の強さ➡︎現在はパッケージを使っている。真の値を求めるのはまだできていない。
原子モデルの大きさ➡︎ファンデルワールス力による。
初期位置➡︎ランダムの方がいいが難しいので、整列の状態。
初速度➡︎温度による。
実験系の大きさと温度➡︎観察のしやすさと結果の妥当性の両立による。

まとめ

コンピュータシミュレーションはこれから計算力が上がることで発展があると考えられる。また、パラメータの決定についてはいくつかについて曖昧であるため、基礎研究の発展によって精度が上がると予測される。

2018年10月23日火曜日

細胞の分子生物学 9章「細胞の可視化」

担当:小澤
参加者:7名

概要

9章では、主にマーカーと顕微鏡に重点をおいて観察の手法に付いて述べられている。
また、顕微鏡によって得られた画像から3次元構造を推定する手法に付いても述べられている。

議題

顕微鏡の分解能を上げる方法とその結果見えるようになる物

議論内容

現在電子顕微鏡の分解能は0.05nm。しかし、細胞など生物を観察する際には1nm程度までしか見ることができない。これは電子の透過力が小さいために対象を凍結させたりと強く固定する必要があるためである。これを解決する案として
  • 固定法を変える(より生きている状態に近づける)
  • 電子線を使わない(x線など)
  • 画像解析技術などソフト面を強化する
があげられた。
電子は極めて透過力が弱いので(例えば液体の水があると駄目)、固定法を変えるのはあまり現実的でなさそうだ。電子線を使わないとなると、波長による限界が問題になってくる。
(現在x線顕微鏡の分解能は15nmくらい)
原子を見るには0.1nmくらいの分解能が必要なので、超解像の技術が必須になってくる。
また、画像解析技術も有効かもしれない。
現在の電子顕微鏡における固定のような強い固定を必要とせずに、分解能を0.1nmくらいまで上げることができれば、生物においても原子レベルまで見えるだろう。

まとめ

電子顕微鏡における固定法は生物の観察には向かないので、電子顕微鏡を使わずに分解能を0.1nm程度まで上げることで、生物においても原子レベル

2018年10月22日月曜日

細胞の分子生物学 8章6節 「細胞機能の数学的解析」

担当:矢後
参加者:7名

概要

この節では、現代の生物学で数学と定量的手法がどのようなことをやれるのか、ということが紹介されている。
主に説明されたのは、細胞の調節機構における分子間の相互作用を数学的にどう表現し、解析できるかということや、フィードバック、フィードフォーワードなどのネットワークモチーフの解析について論じられている。

議題

定量的な数学的解析が少しずつ可能になっていく中、一番近い将来(10年くらいで)どのようなことが可能になるか

議論内容

10年もあれば計算機のスペックも今よりずっと良くなっているだろうから、色々できるようになっているのではないか。ということでまずは、今回の議論で挙げられた「計算力が上がればできそうなこと」を3つ紹介していく。
  • 計算量が膨大になってしまうことから、今は確率的なことを無視してモデルを考えているが、将来的に計算力が上がれば何とかなりそうである。
  • 現在開発が進められているエージェントベース・シミュレーションも計算量がネックだが、それならこれも何とかなりそうである。
  • 計算力が上がれば、タンパク質の挙動を計算することで臓器一つ分くらいのシミュレーションはできるようになるんじゃないか
しかしこのままではあまりにも計算機任せすぎるので、「そもそも計算量を減らすようなアルゴリズムを考えることが大事」というもっともな意見も出た。

この他に出た意見としては、「ある症状に対して、様々な薬の効果をまとめランク付けしたデータベースがあったら良いのではないか」というユニークなものもあった。

まとめ

人任せにしないで、我々のできることを考え実行していくべきである。

2018年10月11日木曜日

細胞の分子生物学 第8章 「細胞、分子、生体システムを解析する」4,5節

担当:荒井
参加者:8名

[概要]
1970年代初めには生体物質の中で最も生化学的解析が困難とされていたDNAも、現在では組み換え技術などDNAを扱うことは容易になってきている。特定のDNAをクローニングすることも可能となっており、診断や法医学など様々な場所にも応用されている。また、塩基配列の決定のハードルも下がっており、ゲノム情報とその機能の同定(ゲノムアノテーション)が試みられている。ゲノムアノテーションには遺伝子と変異の相関性を知ることが重要で、遺伝子から変異・変異から遺伝子と双方向の研究がなされている。遺伝子操作は今後も医療の発展や世界の食糧難の解決に役立つことを期待されている。

[議論点]
対立遺伝子に優性・劣性が存在する意義とは?

[議論内容]
一般的な優性・劣性の振る舞い
優性→機能獲得、劣性→機能喪失

優性・劣性の例 血液型、カブトムシの眼色、マウスの毛色など
共優性の例   人間の髪色、HLA遺伝子など

アルビノ(メラニンが欠乏する遺伝子疾患)
  例:ホワイトタイガー
  色素を生み出すどこかの段階で遺伝子の発現が失われていると考えられる(実際にアルビノの方でも個人差がある)
  (優性・劣性の話とは違う?)

2種の対立遺伝子において、優・優と優・劣の組み合わせでは違う?
  人間の知覚できるレベルで優劣を付けるか共優性か分けられているのではないか
  連続的な定義であるべき可能性もある

生物の始まりには対立遺伝子は存在しなかった?
  バックアップとして対立遺伝子が発生し、遺伝していく中での変異で優性・劣性が生まれたのかもしれない(おそらく真核生物ではないだろうか)

[まとめ]
表現型としての優性・劣性は人間の知覚レベルで分けられた違いであり、発現レベルの連続的な違いで見ることが重要であるかもしれない。優性・劣性は真核生物が遺伝子のバックアップとして生み出した遺伝子が変異したものであり、いわば偶然の産物であるとも考えられる。

2018年10月9日火曜日

Nature Podcast ”Problems with Pet DNA"

担当 B4みよし
出席者 7名

概要:
https://www.nature.com/articles/%20d41586-018-05771-0
DNA解析をペットがかかりうる病気を診断することに使用することに関する是非

問題点:
・DNA解析の結果の解釈の基準が無いため、DNA解析の結果を企業側が恣意的に解釈し、自社の製品(ペットフードなど)を飼い主にすすめることが可能
・どのSNPがどの病気のリスクを高めるのか実はわかっていないので、そもそもそのような解析自体が無意味な可能性がある

解決策
・レギュレーションを設ける
・DNA解析の結果を悪用しないように監視する国際的な機関を作る

2018年9月29日土曜日

細胞の分子生物学 第8章「タンパク質、DNA、RNAの操作」 1,2,3節

担当:顔
参加者:8名

概要
この章はタンパク質、DNA、RNAなどの細胞の構成成分の研究に用いられる主な技術を紹介します。
第一節に細胞器官を単離する方法蛍光色素標識やレーザー顕微解剖法、またES細胞およびハイブリドーマを紹介しました。
第二節にタンパク質の精製の話をしまして、細胞小器官のホモジェネートに細胞を分画する超遠心法と平衡沈降法二つ方法を分かりしました。
最後の節はタンパク質の解析を紹介します。タンパク質分離技術SDSとイオン交換クロマトグラフィ及び二つの方法を組み合わせた二次元ゲル電気泳動、また特定のタンパク質を同定する免疫プロット及び未知タンパクを同定する質量分析法などを紹介しました。それ以外にタンパク質配列の類似性検査を使って機能の予測、またタンパク質の構造予測から機能の推定までの研究課題をわかりました。

議題
あらゆるタンパク質について、アミノ酸配列からその機能を完全に予測できるようになる日は来るか

現段階の研究:
間接の予測、機能の同定(機能から配列まで)
1、タンパク質や核酸の配列がデータベースに登録されて、わかった遺伝子と比較して遺伝子機能やそれが指令するタンパク質の推測できます。
2、未知機能アミノ酸配列を既知アミノ酸配列のデータベースに類似性検索して、進化の類縁関係を利用して推定します。

直接の予測(配列から構造まで、構造から機能まで)
1、配列から構造まで
タンパク質の構造予測:二次元構造、折りたたれ、三次元構造
ーーCASP(タンパク質構造予測コンテスト)
2、構造から機能まで
似てるタンパク質構造は似てる機能があるかもしれません
変異のシミュレーション
リガンドとタンパク結合部位の予測

そのほか:
タンパク質ネットワークからタンパク質機能の推定
ーーCAFA(タンパク質機能推定コンテスト)

現段階完全できない可能の理由:
コンピュータの性能を向上しても、homology simulation、ab initioにまだ色々な制限があります。

まとめ
以上の方法を使ってタンパク質データがどんどん増えていますが、正しくまた完全的にタンパク質の機能を知るのはまだ長い戦争です。